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“巨”型负磁导率材料的优化设计
  • ISSN号:1009-671X
  • 期刊名称:《应用科技》
  • 时间:0
  • 分类:TN914[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60902014); 哈尔滨市创新人才基金资助项目(2009RFKXG010)
中文摘要:

针对单回路"巨"型负磁导率材料结构和设计要求,基于神经网络和遗传算法理论进行了结构优化设计.通过正交实验法选出了负磁导率材料结构参数样本;利用HFSS得到的仿真实验样本对BP神经网络进行训练,建立了结构参数和结构性能之间的映射关系;根据设计要求定出相应的适应度函数表达式,经过遗传进化得到了优化的负磁导率材料结构参数.

英文摘要:

In this paper,based on a research on the integrating of genetic algorithms(GA) and neural network(NN),and using them in the optimization of single-circuit negative prAmeability material with a shape of Chinese character "ju",we picked some samples by orthogonal experiment method and calculated the performance parameter with high frequency structure simulator(HFSS) and output the results,and then established the BP neural network model using the former results by HFSS to map the relation between the structure and the performance.After that,we used the GA to search the one satisfying our requirement,by adopting different fitness functions.

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期刊信息
  • 《应用科技》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工程大学
  • 主编:朱齐丹
  • 地址:哈尔滨市南通大街145号1号楼
  • 邮编:150001
  • 邮箱:heuyykj@126.com
  • 电话:0451-82518135
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-671X
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1191/U
  • 邮发代号:14-160
  • 获奖情况:
  • 获教育部"中国高校特色科技期刊奖",获工业和信息化部"编辑质量优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:5929